Provoking Punches: Factors Influencing Perceived Violent Reactions to Negative Situations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Violence among college students is an important area of research as this group is at an increased risk of both engaging in and being a victim of violence. As such, the current research aimed to examine factors that may influence violent tendencies among a sample of college students. Method: Data from 101 completed surveys were analyzed. Principal components factor analysis and Cronbach’s alpha resulted in the creation of six independent variables (gun experience, weapons support, anger contagion, witness violence, violent community, and aggressive beliefs) and four dependent variables (competition for resources, social attacks, physical attacks, and unfair situations). OLS regression was used to estimate the impact of each variable on perceptions of reacting with violence to four negative situations. Results: Gun experience and violent community significantly predicted responding violently to both social and physical attacks, while gun support was only predictive of violence in competition for resources. Additionally, aggressive beliefs predicted perceptions of violent responses to physical attacks and in unfair situations. Finally, anger contagion was associated with students reporting an increased likelihood of responding violently to social attacks. Conclusions: While research shows the importance of understanding violence exposure and aggressive norms in creating and improving violence prevention programs and anti-violence strategies, the role that perceptions play is largely absent. Furthermore, this research supports the importance of implementing these programs and strategies among college students/young adults to potentially reduce violence and aggression within this age group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».